ビジュアライゼーション: Know Your Data で探索する
説明:
CIFAR-10.1 データセットは、CIFAR-10 の新しいテスト セットです。 CIFAR-10.1 には、元の CIFAR-10 データセットに関する数年間の調査の後にサンプリングされた約 2,000 の新しいテスト画像が含まれています。 CIFAR-10.1 のデータ収集は、元のデータセットに対する分布シフトを最小限に抑えるように設計されました。 CIFAR-10.1 の作成については、論文「Do CIFAR-10 Classifiers Generalize to CIFAR-10?」で説明しています。 CIFAR-10.1 の画像は、TinyImages データセットのサブセットです。現在、CIFAR-10.1 データセットには、v4 と v6 の 2 つのバージョンがあります。
ソース コード:
tfds.image_classification.Cifar10_1
バージョン:
-
1.1.0
(デフォルト): リリース ノートはありません。
-
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (32, 32, 3) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):('image', 'label')
引用:
@article{recht2018cifar10.1,
author = {Benjamin Recht and Rebecca Roelofs and Ludwig Schmidt and Vaishaal Shankar},
title = {Do CIFAR-10 Classifiers Generalize to CIFAR-10?},
year = {2018},
note = {\url{https://arxiv.org/abs/1806.00451} },
}
@article{torralba2008tinyimages,
author = {Antonio Torralba and Rob Fergus and William T. Freeman},
journal = {IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
title = {80 Million Tiny Images: A Large Data Set for Nonparametric Object and Scene Recognition},
year = {2008},
volume = {30},
number = {11},
pages = {1958-1970}
}
cifar10_1/v4 (デフォルト構成)
構成の説明: これは、分類器をテストしたデータセットの最初のバージョンです。前述のように、これにより、v4 データセットは評価する分類子から独立したものになります。私たちの論文の主要なセクションで報告されている数値は、このバージョンのデータセットを使用しています。各クラスの上位 25 個の TinyImages キーワードから作成されたため、クラスの不均衡がわずかに生じました。最大の違いは、船がテスト セットの 10% ではなく 8% しか占めていないことです。 v4 には 2,021 個の画像が含まれています。
ダウンロードサイズ:
5.93 MiB
データセットのサイズ:
4.46 MiB
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 2,021 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
cifar10_1/v6
構成の説明: これは、正確にクラス バランスがとれた、わずかに改善されたキーワード割り当てから派生したものです。このバージョンのデータセットは、論文の付録 D の結果に対応しています。 v6 には 2,000 個の画像が含まれています。
ダウンロードサイズ:
5.87 MiB
データセットのサイズ:
4.40 MiB
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 2,000 |
- 図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):